基于共同空间模式的扫视信号特征提取算法

• 作者: 吕钊 吴小培 周蚌艳 陆雨
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 眼电图 眼球运动 共同空间模式 联合近似对角化 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 信息与生命科学
• 页码范围: 123-127
• 页数: 5页
• 分类号: R318
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.161024

摘要

为了提高基于眼电图（EOG）的扫视信号识别正确率，提出了一种基于共同空间模式（CSP）的扫视信号特征提取算法。该算法首先利用事先标注好的标签数据进行CSP空域滤波器设计，并采用联合近似对角化的方法解决多分类问题；在此基础上，使用该滤波器对原始多导联眼动信号进行空域滤波，滤波输出即为扫视信号的特征参数。在实验室环境中使用支持向量机对上、下、左、右四类扫视信号进行识别，所提算法的平均正确率达到了97畅7％。实验结果表明基于CSP的扫视信号特征提取算法在眼动信号分析中呈现出良好的分类性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕钊	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	49	318	9.0	16.0
5	吴小培	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	132	1377	20.0	29.0
9	周蚌艳	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	17	79	6.0	8.0
13	陆雨	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	2	4	1.0	2.0